# Instalar o pacman (se necessário)
if (!require("pacman")) install.packages("pacman")

# instalar (se necessário) pacotes e carregá-los
pacman::p_load(dplyr, gamlss, readxl)

# definir o diretório em que se encontra o banco de dados

dir <- "C:/"

# carrega o banco de dados
BD_NOVO <- read_xlsx(file.path(dir, "Banco_eleicoes_2018.xlsx"))

# regressao beta com outliers 
modelobeta_estado <- gamlss(PROP_EST ~ NAC_PRESIDENTE * GENERO + 
                              NAC_SEC_GERAL * GENERO + NAC_TESOURARIA * GENERO + 
                              EST_PRESIDENCIA * GENERO + IDEOLOGIA + 
                              SITUACAO_REELEICAO + SITUACAO_REELEICAO * GENERO + 
                              EST_SEC_GERAL * GENERO + EST_TESOURARIA * GENERO + 
                              RACA, 
                            data = na.omit(BD_NOVO), 
                            family = BEZI()
                            )  

summary(modelobeta_estado)

# regressao beta sem outliers - exclui casos com z-score < -3 e > 3
BD_SEM_OUT <- BD_NOVO |> 
  filter(between(ZSCORE, -3, 3))

modelobeta_estado_sem_out <- gamlss(PROP_EST ~ NAC_PRESIDENTE * GENERO + 
                                      NAC_SEC_GERAL * GENERO + NAC_TESOURARIA * GENERO + 
                                      EST_PRESIDENCIA * GENERO + IDEOLOGIA + 
                                      SITUACAO_REELEICAO + SITUACAO_REELEICAO * GENERO + 
                                      EST_SEC_GERAL * GENERO + EST_TESOURARIA * GENERO + 
                                      RACA, 
                                    data = na.omit(BD_SEM_OUT), 
                                    family = BEZI()
                                    )  

summary(modelobeta_estado_sem_out)





